Jumlah Sampel: Pengertian, Cara Menentukan, dan Contohnya

Pendahuluan

Dalam melakukan penelitian,terutama penelitian kuantitatif,seringkali peneliti dihadapkan pada dilema: apakah mencakup seluruh populasi atau hanya mengambil sebagian sebagai sampel. Di satu sisi, mencakup seluruh populasi akan meningkatkan akurasi dan kemampuan generalisasi, namun faktor waktu, biaya, tenaga, dan akses datanya sering menjadi kendala. Oleh karena itu, peneliti memilih bagian dari populasi tersebut yang disebut sampel. Namun, agar hasil penelitian layak dan dapat digeneralisasikan ke populasi, maka jumlah sampel (ukuran sampel) harus ditentukan secara tepat. Artikel ini membahas pengertian “jumlah sampel”, definisinya secara umum, menurut KBBI, menurut para ahli, kemudian cara menentukan ukuran sampel, serta contoh penerapannya dalam penelitian.

Definisi Jumlah Sampel

Definisi Jumlah Sampel Secara Umum

Secara umum dalam metodologi penelitian, “jumlah sampel” dapat diartikan sebagai banyaknya elemen atau unit yang diambil dari populasi untuk menjadi sumber data penelitian. Dengan kata lain, jumlah sampel adalah ukuran (n) dari sampel yang akan diteliti untuk mewakili populasi. Ukuran ini penting karena semakin besar sampel (dengan asumsi representatif) maka semakin kecil potensi kesalahan generalisasi terhadap populasi. Misalnya, dalam suatu populasi besar, jika hanya diambil sangat sedikit sampel, maka hasil penelitian mungkin tidak cukup mewakili karakteristik populasi. Sebaliknya, jika sampel terlalu besar bisa jadi biaya dan waktunya tidak efisien. Sebagai contoh, disebutkan bahwa “Semakin besar tingkat kepercayaan yang dikehendaki maka semakin banyak sampel yang dibutuhkan” (lihat jurnal “Konsep Umum Populasi dan Sampel dalam Penelitian”). [Lihat sumber Disini - journal.unismuh.ac.id]
Dengan demikian, jumlah sampel adalah aspek kuantitatif yang harus diperhatikan secara metodologis agar hasil penelitian dapat diandalkan dan dapat digeneralisasikan ke populasi.

Definisi Jumlah Sampel dalam KBBI

Jika merujuk ke Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa Kemdikbud (KBBI), kata sampel diartikan sebagai: “sesuatu yang digunakan untuk menunjukkan sifat suatu kelompok yang lebih besar” atau “bagian kecil yang mewakili kelompok atau keseluruhan yang lebih besar”. [Lihat sumber Disini - kbbi.co.id]
Dengan demikian, dalam konteks “jumlah sampel” maka secara implisit merujuk pada banyaknya bagian kecil tersebut yang diambil dari kelompok yang lebih besar (populasi). Meskipun KBBI tidak secara eksplisit mendefinisikan “jumlah sampel”, tetapi dengan memahami makna sampel maka pengertian jumlahnya bisa diturunkan: yakni ukuran bagian kecil (bagian unit) yang akan merepresentasikan kelompok yang lebih besar.

Definisi Jumlah Sampel Menurut Para Ahli

Berikut beberapa definisi dari para peneliti/ahli metodologi penelitian di Indonesia yang relevan untuk memahami “jumlah sampel” atau pengambilan jumlah sampel:

1. Sugiyono menyatakan bahwa “Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut.” (Sugiyono, 2019:127) [Lihat sumber Disini - jurnal.ubd.ac.id]
   Dari definisi ini, maka “jumlah sampel” adalah ukuran bagian dari populasi yang memiliki karakteristik yang sama dengan populasi.
2. Arikunto Suharsimi mencatat bahwa sampel adalah sebagian atau wakil dari populasi yang akan diteliti. [Lihat sumber Disini - liputan6.com]
   Maka ukuran sampel harus mempertimbangkan representasi dari keseluruhan populasi.
3. Dalam artikel “Populasi dan Sampling (Kuantitatif)…” disebutkan: “Sampel diartikan sebagai bagian dari populasi yang menjadi sumber data yang sebenarnya dalam suatu penelitian.” [Lihat sumber Disini - jptam.org]
   Dengan demikian, jumlah sampel adalah seberapa banyak bagian tersebut.
4. Dalam jurnal “Konsep Umum Populasi dan Sampel dalam Penelitian” disebut bahwa: “Menentukan ukuran sampel bisa dilakukan dengan cara menghitung besar sampel …” [Lihat sumber Disini - journal.unismuh.ac.id]
   Karena itu, “jumlah sampel” = “ukuran sampel” = banyaknya elemen yang diambil.

Dari keempat definisi di atas dapat disimpulkan bahwa “jumlah sampel” adalah ukuran atau banyaknya elemen dari populasi yang diambil menjadi bagian penelitian, dengan tujuan agar hasil penelitian dapat mencerminkan populasi secara representatif.

Cara Menentukan Jumlah Sampel

Penentuan jumlah sampel bukan sekadar memilih sembarangan. Ada beberapa aspek, metode, dan rumus yang digunakan untuk memastikan ukuran sampel memadai secara ilmiah. Di bawah ini uraian lengkapnya.

Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penentuan Ukuran Sampel

Sebelum memilih rumus atau teknik, peneliti harus mempertimbangkan beberapa faktor berikut:

• Tingkat kepercayaan (confidence level) dan tingkat kesalahan toleransi (margin of error) yang diinginkan. Sebagai contoh, semakin tinggi kepercayaan atau semakin kecil margin kesalahan maka ukuran sampel harus lebih besar. [Lihat sumber Disini - journal.unismuh.ac.id]
• Variabilitas populasi: Jika populasi sangat heterogen (banyak perbedaan antara anggota populasi), maka diperlukan sampel yang lebih besar agar representatif. [Lihat sumber Disini - uinsyahada.ac.id]
• Besar populasi: Bila populasi sangat besar atau tak terbatas maka rumus khusus bisa digunakan; bila populasi kecil maka sampel bisa proporsional atau bahkan populasi digunakan seluruhnya. [Lihat sumber Disini - uinsyahada.ac.id]
• Biaya, waktu, dan sumber daya: Praktik penelitian sering dibatasi oleh keterbatasan ini, sehingga jumlah sampel yang realistis sering disesuaikan dengan kondisi. [Lihat sumber Disini - uinsyahada.ac.id]
• Metode analisis: Bila penelitian menggunakan analisis multivariat atau subsample, maka ukuran sampel harus cukup untuk mendukung analisis yang kompleks. [Lihat sumber Disini - repo.darmajaya.ac.id]

Metode dan Rumus Umum Cara Menentukan Jumlah Sampel

Berikut beberapa metode dan rumus populer yang digunakan di penelitian di Indonesia:

1. Rumus Slovin
   Salah satu rumus paling sederhana dan umum digunakan. Rumusnya:

Di mana:
­ n = ukuran sampel
­ N = ukuran populasi
­ e = margin kesalahan toleransi (biasanya 0,05 atau 5%)
Misalnya dalam penelitian yang ukuran populasinya diketahui, dapat digunakan rumus ini. [Lihat sumber Disini - jurnal.sttkd.ac.id]

1. Rumus Isaac & Michael
   Digunakan bila populasi diketahui dan asumsi distribusi normal terpenuhi. Contoh dalam jurnal dikutip: “s = λ²·N·P·Q / [d²(N−1)+λ²·P·Q]” (dengan P=Q=0,5, d = batas perbedaan, λ² = nilai chi-kuadrat untuk taraf kesalahan tertentu). [Lihat sumber Disini - journal.unismuh.ac.id]
2. Tabel Krejcie dan Morgan
   Merupakan pendekatan tabel yang menyediakan nilai n berdasarkan N populasi untuk margin error dan confidence tertentu. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]
3. Pedoman umum (Roscoe, Frankel & Wallen, dll)
   Dalam penelitian yang tidak terlalu formal ada pedoman-praktis seperti: ukuran sampel antara 30 hingga 500 elemen; bila membagi kategori minimal 30 per kategori; untuk analisis multivariat minimal 10× jumlah variabel. Contoh: Roscoe memberi saran bahwa “penelitian multivariat… jumlah anggota sampel minimal 10 kali dari jumlah variabel yang diteliti”. [Lihat sumber Disini - digilib.uin-suka.ac.id]

Langkah Praktis Menentukan Ukuran Sampel

Berikut langkah yang bisa diikuti oleh peneliti:

1. Tentukan populasi penelitian (N) secara jelas: siapa, kapan, dimana.
2. Tentukan tingkat kepercayaan dan margin error yang diinginkan (misalnya 95% kepercayaan, margin error 5%).
3. Pertimbangkan variabilitas populasi dan kemampuan analisis (apakah akan ada sub-kelompok, kategori, multivariat).
4. Pilih rumus atau metode yang sesuai (misalnya Slovin, Isaac & Michael, atau tabel Krejcie).
5. Hitung jumlah sampel (n).
6. Jika terdapat sub-kelompok atau strata, alokasikan n ke tiap strata secara proporsional.
7. Pastikan jumlah sampel yang diambil realistis sesuai sumber daya (waktu, biaya, tenaga).
8. Dalam lapangan, siapkan cadangan (oversample) untuk mengantisipasi non-response atau drop-out.

Contoh Perhitungan

Misalnya sebuah penelitian memiliki populasi N = 500 orang. Peneliti menetapkan margin error e = 0,05 (5%) dan confidence level 95%. Dengan menggunakan Rumus Slovin:

Jadi, peneliti akan mengambil sekitar 222 orang sebagai sampel. Jika penelitian memiliki dua kategori (misalnya kategori A = 300 orang, kategori B = 200 orang), maka alokasi sampel proporsional bisa: kategori A = (300/500) × 222 ≈ 133, kategori B = (200/500) × 222 ≈ 89.

Contoh lain di sebuah jurnal: Populasi mahasiswa N = 266.491, margin error e = 0,10 (10%), digunakan Rumus Slovin menghasilkan n = 100 responden. [Lihat sumber Disini - jurnal.sttkd.ac.id]

Contohnya

Untuk memberikan gambaran lebih konkret, berikut dua skenario contoh yang bisa diterapkan.

Contoh 1

Peneliti ingin mengkaji kepuasan kerja karyawan di sebuah perusahaan manufaktur dengan total populasi N = 1.200 karyawan. Peneliti memilih margin error 5% (e = 0,05).
Menggunakan Rumus Slovin:

Maka, peneliti mengambil sekitar 300 karyawan sebagai sampel. Jika kategori terdapat berdasarkan departemen, misalnya departemen A = 400, departemen B = 300, departemen C = 500, maka alokasi proporsional: A≈(400/1200×300)=100, B≈75, C≈125.

Contoh 2
Penelitian tentang penggunaan aplikasi e-learning di tingkat provinsi, populasi mahasiswa tidak diketahui secara pasti (misalnya ratusan ribu), peneliti menetapkan margin error 10% (e = 0,10). Dengan pendekatan Rumus Slovin atau pendekatan tabel, ditemukan jumlah sampel n ≈ 100 responden. (Seperti contoh dalam jurnal) [Lihat sumber Disini - jurnal.sttkd.ac.id]
Walaupun populasi sangat besar, margin error yang lebih longgar (10%) memungkinkan ukuran sampel tetap relatif kecil.

Kesimpulan

Jumlah sampel adalah salah satu aspek krusial dalam desain penelitian kuantitatif karena berdampak langsung pada kemampuan hasil penelitian untuk digeneralisasikan ke populasi. Definisinya bisa dipahami secara umum sebagai banyaknya unit yang diambil dari populasi, secara KBBI sebagai bagian kecil yang mewakili kelompok yang lebih besar, dan menurut para ahli sebagai bagian dari jumlah dan karakteristik populasi.
Penentuan ukuran sampel harus mempertimbangkan faktor-faktor seperti tingkat kepercayaan, margin error, variabilitas populasi, besar populasi, serta kemampuan analisis dan sumber daya peneliti. Beberapa rumus populer seperti Rumus Slovin, Isaac & Michael, tabel Krejcie, atau pedoman-praktis seperti Roscoe dapat digunakan sebagai acuan. Dengan langkah yang tepat, peneliti dapat menentukan jumlah sampel yang memadai secara ilmiah dan efektif.
Dengan demikian, penelitian akan memiliki dasar metodologis yang kuat, hasil yang lebih valid, dan kemampuan generalisasi yang lebih baik.